基于ARM的卷烟32位码防伪识别系统的设计与实现
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根据系统设计的要求，将图像识别过程初步分化为以下几个步骤：
步骤1：色彩模型转换及灰度化处理
为保证在色彩无失真的情况下实现图像处理，将彩色图像从RGB模型转化为HIS模型，并依据该模型对彩色图像进行灰度化处理。式(1)和(2)分别给出了模型转换和灰度化公式：
步骤2：图像平滑及二值化处理
采用中值滤波方法对灰度化图像进行平滑以去除各种加性噪声。二值化处理则采用最大类间方差法(OTSU)，该方法通过选取最佳阈值将原图像分成差别最大的前景和背景两个图像。
设前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。则图像的总平均灰度为：
当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值。
步骤3：去除联通区域
进行噪声处理，去掉一些不必要的小连通区域。通过统计各连通区域内的像素点数，将小于给定阈值的连通区域去除掉。
步骤4：基于支持向量机的数字识别
首先将灰度图像切割成多个具有单独数字的图像，然后采用支持向量机技术的数字进行识别。由于数字全为打印格式，参考文献中算法，采用水平垂直投影和左右轮廓投影结合的方法提取如下特征：垂直和水平投影及投影极值、左右轮廓投影、左右轮廓投影_阶差分、左右轮廓投影变化峰值、数字长、宽及长宽比等。由于数字只有10种情形，故可以将多个支持向量机的二类分类器组合起来构成一个多类分类器来实现数字的识别。如果测试样本与某个训练样本匹配，则给出对应的数字，如果不匹配，则会出现误匹配，这个时候尽量能给出错误提示，提示无法识别。
2．2 后台处理程序的关键技术
后台处理系统由打码数据处理系统、短信网关处理程序以及后台Web监控程序三个部分组成。
系统解析文本数据并存入本地数据库，移动联通短信网关可以接收来自用户的查询短信也可接收来自便携式识别设备发过来的查询短信。Web查询系统的主要作用是领导可以在Web页面上查看使用手持设备的稽查员都检查了哪些零售户，对稽查员的工作情况进行评价。另一方面，稽查人员可以通过网络系统查询32位条码，并查询该卷烟对应的零售户所的基本信息和违规信息等，同时普通用户也可在计算机上查询卷烟条码真伪。
2．2．1 短信网关处理系统
前台短信查询是通过短信网关MAS服务器接收用户请求，并通过查询数据库的方式将查询结果返回给用户。使用华为企业代理服务器V4．1D32，为了使得MAS短信网关自动回复短信，在短信网关服务器的SQL SERVER数据库中需要设计一系列触发器，用于自动处理查询请求。为了让触发器调用远程数据库上的数据，有两种途径，一种是通过Windows系统自带的MSDTC远程传输控制服务直接获取数据，另一种是在触发器中调用一段Java代码从远程数据库中获取数据。
2．2．2 打码数据处理系统
打码处理系统的作用是定时处理中软公司提供的打码到条接口，将中软公司每天给出的打码数据文本文件通过文本解析的方式拼接出卷烟32位码，然后定时存入本地数据库中。处理程序由Java语言swing类库编写的桌面应用程序，当设置好FTP的IP地址、用户名密码、定时处理时间后，程序会每天自动从中软接口中获取当天的打码数据。
2．2．3 后台Web查询系统
后台网络查询程序使用J2EE体系架构设计，采用WebWork这种MVC设计框架使得整个软件系统层次清晰、复用性强，便于系统的二次开发和升级维护。32位码查询系统包括卷烟32位码详细查询子系统、客户记录查询子系统、手机号码查询子系统、数据采集子系统、信息协作子系统以及系统管理子系统6个部分。
3 系统性能分析
图像处理程序的效率对整个系统的性能有着重要的影响，虽然ARM9处理器具有较强的处理能力，但在运行较复杂的图像处理算法时依然会有些吃力，尤其是在使用了支持向量机进行智能识别后，识别速度变慢。为此，这里特别针对本系统图像特点对处理程序进行了大量优化，主要从以下三方面进行：一是在不影响质量或对质量影响很小的情况下尽量简化处理步骤；二是对支持向量机模型进行了最优化设计；三是对程序中代码进行技术优化，使其在内存占用量和执行效率上均达到接近最优的程度。经过以上优化设计后，最终系统的性能达到了基本满意的程度。
4 结论
本文设计并实现了一套基于ARM的卷烟防伪识别系统。整个系统涉及到嵌入式硬件系统的设计、图像识别算法的实现、短信网关的处理程序以及J2EE数据库系统的开发等内容。可使用便携式识别设备、手机短消息以及网站等方式为稽查员、普通消费者以及卷烟零售户提供鉴别真假的手段，试验表明该系统的使用可有效的提高烟草商业的专卖管理水平。随着设备硬件性能的不断提升，在今后的研究工作中，可考虑使用更为复杂的智能识别算法进一步提升系统的识别和使用效果。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/148061.htm
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